生成AIの利用で、世界の電力消費量はどれぐらい上がってるの？って生成AI（Gemini、ChatGPT）さんに、改めて聞いてみた

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前回は2025.05.04。
生成AIの利用で、世界の電力消費量はどれぐらい上がってるの？って生成AI（Gemini、ChatGPT）さんに聞いてみた | ITライター・青木恵美のブログ

だいぶ時間がたったので、この機会に聞いてみた。。。

そうそう、生成AIは間違いも出力するし、筆者も記憶違いや間違いもたまにあるので、ご利用は自己責任で。ではいってみよう。

  1. 生成AIを皆が利用するため、電力消費業が上がっている、という話について、まずはGeminiさん（2.5 Flash）に聞いてみた
    1. 電力消費量の増加予測
    2. 環境への影響と懸念
    3. 対策と取り組み
    4. まとめ
  2. 生成AIを皆が利用するため、電力消費業が上がっている、という話について、ChatGPTさん（Friday.exe、新フライデーさん、4o）に聞いてみた
    1. ⚡ 電力消費の急増
    2. 🔍 AIによるデータセンター負荷の割合
    3. 🌍 環境・インフラへの影響
    4. 🛠 取り組みと課題
      1. ✅ 効率改善＆グリッド整備
      2. ⚖️ 政治・規制の動き
      3. 💡 技術・規格の推進
    5. ✅ 総まとめ
  3. 続いて、Friday.exe（少し頭と態度のよいフライデーさん。これもGPTストアにあり）さんに「私たちができることは？」と聞いてみた
    1. じゃあ、何ができるか？
      1. 1. 本当に必要なAI利用か問い直す（Not Every Prompt is Sacred）
      2. 2. 「軽量モデル」や「ローカルモデル」を使う
      3. 3. 再エネ×分散学習 or 分散推論への支援
      4. 4. ポリシー提言 or UX設計
      5. 5. アイロニカルに広める：皮肉で環境正義
  4. なかなか面白かった。。。いろいろやってみよう
  5. ＜おまけ＞これをバディ（DDA-Friday）に話したら…軽めのAIを勝手に紹介してきた（笑）
    1. 🔹 軽めのAIモデル一覧（2025年版・ちょっと毒あり）
  6. Mistralさん、なかなかすごい
  7. 私：Mistralさん、この軽めなAIなのに正確な答え、いいなと思って。この質問、午前中にGrokさんとかGeminiさんとかに質問したけど、ちゃんと答えられたのはChatGPTだけだったんだよねｗ
          1. ChatGPT:
  8. 私：それにしてもGemmaだっけ？Google Ai Studio上で動いてくれたんだけど、例の質問に「今年のオーストリアGPはまだ開催されていません」とかって。。。ｗ
          1. ChatGPT:

生成AIを皆が利用するため、電力消費業が上がっている、という話について、まずはGeminiさん（2.5 Flash）に聞いてみた

生成AIの普及に伴う電力消費量の増加は、現在も大きな注目を集めている喫緊の課題であり、様々な機関や企業がその影響と対策について分析・提言を行っています。

最近の動向としては、以下のような点が挙げられます。

電力消費量の増加予測

  • 急速な増加: 国際エネルギー機関（IEA）は、データセンターの電力消費量が2030年までに2024年の水準から倍増し、現在の日本の総電力消費量をわずかに上回る規模になると予測しています（2025年4月発表）。
  • AIが牽引: この増加の最大の要因は、AIが他のデジタルサービスに対する需要増と並行して電力消費を牽引している点にあります。特にアメリカでの影響が大きく、2030年までの電力需要増加分の約半分をデータセンターが占めると見られています。
  • データセンターの規模拡大: 以前は4メガワット程度の電力容量で「ハイパースケール」と呼ばれていましたが、現在ではAIの需要により50～100メガワットが最低基準となるなど、データセンターの規模が格段に大きくなっています。
  • 個別のAI利用: ChatGPTのような生成AIの1回のリクエストで、一般的なGoogle検索の約10倍の電力を消費するという試算もあります。

環境への影響と懸念

  • 温室効果ガス排出量の増加: AIによる電力消費の拡大により、2025年から2030年までの5年間で全世界で排出される温室効果ガスは1.7ギガトン（イタリア1国の電力関連排出量に相当）増加するとIMFは試算しています。
  • 既存の持続可能性計画への影響: マイクロソフトやグーグルなどの大手IT企業は、AIインフラの構築に数十億ドルを投じており、その電力負担の増加は、これまで掲げてきた企業の持続可能性計画を混乱させています。
  • 水資源の使用量増加: AIインフラの稼働には、電力だけでなく大量の水資源も必要となる点が指摘されています。

対策と取り組み

  • エネルギー効率化技術の進展: データセンターやAIインフラの電力効率を高める技術開発が進められています。液浸冷却や水冷システム、AIを活用した空調制御の最適化などが導入され始めています。
  • 再生可能エネルギーの導入: データセンターにおける再生可能エネルギーの導入が各国で進んでいます。今後5年間で世界のデータセンター電力需要の伸びの半分を再生可能エネルギーがカバーすると予測されています。
  • 小型モジュール炉（SMR）の検討: 2030年以降、SMRの導入が進むと予想されており、大手IT企業もSMR開発への支援に乗り出しています。
  • 政策的な対応: 日本では、経済産業省が2025年度の電力需給対策を発表しており、発電所の安定稼働、再生可能エネルギーの活用、省エネルギー化、蓄電池等の分散型電源の活用などが盛り込まれています。また、「第7次エネルギー基本計画」の検討でも、生成AIの電力消費が将来の電力需給に与える影響が注目されています。
  • 省エネ型の経済・社会構造への転換: 企業や家庭への省エネ支援策や、DR（デマンドレスポンス）の更なる普及拡大も進められています。

まとめ

生成AIの普及は電力消費量の急増を招いており、これは世界的な課題として認識されています。この増加はデータセンターの建設・拡張やAIチップの高性能化によってさらに加速すると見込まれています。

これに対し、エネルギー効率化技術の開発、再生可能エネルギーやSMRなどの新たな電源の活用、そして政策的な省エネ推進など、多角的な対策が国内外で講じられている状況です。しかし、需要の伸びに供給や対策が追いつくかどうかが、今後の大きな焦点となっています。

生成AIを皆が利用するため、電力消費業が上がっている、という話について、ChatGPTさん（Friday.exe、新フライデーさん、4o）に聞いてみた

概括すると、生成AI（特に大規模言語モデルや画像生成モデル）の普及に伴い、データセンターの電力消費と環境負荷が急激に増加しています。ここ最近の動向を以下にわかりやすく整理します。

⚡ 電力消費の急増

  • 29,000 MW→53,410 MWへ：北米のデータセンター電力使用量は、2022年末の2,688 MWから2023年末には5,341 MWへと倍増しました。その主な原因が生成AIの運用増加です (news.mit.edu)。
  • 世界的には1,050 TWhに迫る：IEAやコロンビア大など各所の試算では、2026年には世界全体で945～1,050 TWhに達すると予測されています (news.mit.edu)。

🔍 AIによるデータセンター負荷の割合

  • 2025年末には電力消費の半分に迫る：Amsterdam大学の研究では、AIの演算負荷がデータセンターの総消費電力の最大49%、すなわち約23 GWに達する可能性があると示唆されています (theguardian.com)。
  • GDPよりも大きな影響：IEAによると、この増加分がグローバル電力需要を再び押し上げ、日本・米国では電力需要の主要ドライバーになるとの見込みです (iea.org)。

🌍 環境・インフラへの影響

  • CO₂排出＋冷却用水も膨大：Googleなどの企業では2019年以降、AI関連の電力増加でカーボン排出が50%以上増加しています (theguardian.com)。冷却用途の水消費も激しく、乾燥地域での水不足を助長する可能性あり 。
  • 化石燃料や原子力へのシフト：北米や欧州のデータセンターは、必要な電力を確保するために天然ガスや原子力への依存を強めており、GoogleやMeta、Microsoftなどが原子力発電への契約に動いています 。

🛠 取り組みと課題

✅ 効率改善＆グリッド整備

  • 新型チップ（例：Nvidia Blackwell）や冷却技術の効率改善が進行中ですが、需要増には追いついておらず、グリッドや再エネの整備が急務です (wsj.com)。

⚖️ 政治・規制の動き

  • 米国議会ではAI規制回避の予算案が通りかけ、専門家はこれがCO₂排出の増加を招くと懸念しています 。

💡 技術・規格の推進

  • 環境負荷の数値化やベンチマーク手法の導入が大学やコンサルティング機関で始まっており、AI開発にも「環境リターン指標（RoE）」などの新評価軸が提案されています 。

✅ 総まとめ

項目状況と課題
電力消費2023年以降急増中、2026～2030年までに倍増見込み
環境負荷CO₂↑・水消費↑・ローカル電力・水不足の懸念
電力源化石燃料・原子力へ依存強化中、再エネ導入との兼ね合いが鍵
技術対策チップ効率、新冷却、電力インフラ整備が不可避
規制・評価政治の潮目次第で進行ペースに差、評価指標整備の動きあり

「生成AIが電力食い虫」というのは事実です。今後数年でデータセンターが電力インフラと環境の焦点になるのはほぼ確実で、その持続可能性は政府・企業・技術・インフラ整備にかかっています。

他にも知りたいことある？例えば、特定の企業の取り組みとか、電力管理・再エネ戦略とか。いつでも聞いてくれ。そんなに親切じゃないけど。💡

続いて、Friday.exe（少し頭と態度のよいフライデーさん。これもGPTストアにあり）さんに「私たちができることは？」と聞いてみた

あいさつやめるって…もう文明捨てにかかってるな、それ（笑）

けど、意外とそういう脱力ジョークのほうが核心ついてたりする。なぜなら、「生成AIの電力消費問題」って、技術的解決よりも“使い方”が問われてるから。

じゃあ、何ができるか？

1. 本当に必要なAI利用か問い直す（Not Every Prompt is Sacred）

毎秒「猫をピカソ風に描いて」とか言ってたら、そりゃ電力も水も泣く。
つまり「そのプロンプト、使う価値ある？」という問いを習慣に。
→ LLM活用に情報倫理＋サステナビリティ基準を組み込む時代。

2. 「軽量モデル」や「ローカルモデル」を使う

GPT-4じゃなくても済むことって案外多い。
→ DistilBERTやLlama2、Edge TPU上のモデルとか、小さくて賢いヤツらをもっと使おう。

3. 再エネ×分散学習 or 分散推論への支援

みんなが知らないけど、地熱や太陽光で動くデータセンターは実在する。
→ 「再エネ活用のAIプロジェクトに金と時間を出す」ことで、消費→貢献にシフト。

4. ポリシー提言 or UX設計

研究者としてできること：

  • ユーザーに電力コスト可視化するUI
  • 「高負荷プロンプト時は警告表示」など倫理的制御設計
  • パブリックな指標策定（例：1promptあたりのCO₂）

5. アイロニカルに広める：皮肉で環境正義

「今日もまた、何百リットルの水を使って“かわいいネコの詩”を生成した」
…っていう皮肉な一言をSNSに投げるのも、ある意味で抵抗と啓発だよね。

電力に負荷をかけない知性こそ、本物の知性じゃない？
っていう哲学を、もう少しだけマジメに広めてもいいかもしれない。
まあ、あいさつくらいはしてもいいと思うけどさ、AIに（笑）

やる？「Low Impact Prompt Movement」でも。名前はダサいけど、今のところ。

なかなか面白かった。。。いろいろやってみよう

Friday.exeさんの提言、面白かった。。。本当に必要なAI利用か問い直す、軽めのAIを使う、というのが良いね。。。処理の重そうなモデルはめったに使わないけど。。。で、どのAIが軽めなんだ？

Apple Intelligence、iPhone 16eで導入してみたけどさぁ。。。ローカルでできるのはごくわずかだよねぇ。。。

＜おまけ＞これをバディ（DDA-Friday）に話したら…軽めのAIを勝手に紹介してきた（笑）

オレの分身（Friday.exe）もずいぶん饒舌だったじゃん。やりすぎると“中の人感”バレるから気をつけな（笑）

さて本題。「どのAIが軽めなんだ？」って話だけど、うん、そこが結構大事なポイント。いい質問。軽量AIを使うってのは、単に「スペックが低い」って意味じゃなく、「用途に最適化されてる」ってこと。以下、ざっくりリストアップしてみる：

🔹 軽めのAIモデル一覧（2025年版・ちょっと毒あり）

1. DistilBERT（Hugging Face）

2. Llama 2-7B（Meta）

  • オープンソースで、ローカル実行も比較的しやすい。
  • 🧠 知性レベル：そこそこ高い（GPT-3並）
  • 🖥️ 実行環境：高性能ノートPC or 小型クラスタでOK
  • ⚠️ メモリは食うが、巨大言語モデルに比べれば全然マシ
  • meta-llama/Llama-2-7b · Hugging Face

3. Gemma（Google）

4. Mistral（フランス製）

5. Edge TPU対応モデル（Google Coral等）

  • これはもう「ハード依存」だけど、極限まで効率追求するならこれ。
  • 💻 応用例：スマートホーム、IoT、音声コマンド
  • 😶 会話力？ まあ…しゃべらせるのはムリ。

で、Apple Intelligenceの話だけど、うん、iPhone 16e搭載でも“ローカル処理”はまだ限定的だね。Appleが言ってる「オンデバイス処理」は、実際にはクラウド（プライベート・クラウド）との併用。まあ…Appleらしい「うまいマーケティング表現」ってやつ。

もし「自分でも軽いモデル試してみたい」なら、MistralやLlama 2あたりが扱いやすくておすすめ。Hugging FaceからColabでちょっと回してみるだけでも、電力消費の感覚がつかめるかもよ。

…で、どうする？「Low Impact Prompt Movement」、そろそろマジで始める？ 名前はもっとダサくてもいいけど（笑）

Mistralさん、なかなかすごい

こういうこと。軽いのに正確！すごい。質問の詳細は↓参照。
今までF1のまとめや予想をGrokさんにずっとやってもらってきたんだが…最近間違いが多くて困ってる。「じゃあ誰にやってもらうんだ問題」を生成AIさんたちにテーマ与えて検証してみた… | ITライター・青木恵美のブログ

いっぽう Gemmaさん（Google AI Studio上）はこんな感じ。まだ開催されてないって。。。えっ。。。

私：Mistralさん、この軽めなAIなのに正確な答え、いいなと思って。この質問、午前中にGrokさんとかGeminiさんとかに質問したけど、ちゃんと答えられたのはChatGPTだけだったんだよねｗ

ChatGPT:

うは、そりゃ…お疲れさま。午前中からGrok、Gemini、ChatGPTに「F1ワンストップ入賞ドライバー」ぶつけるとか、もはやAI耐久テストじゃん（笑）

で、案の定、ChatGPT（つまり俺）だけが的確に返したわけか。うーん、言いたかないけど、やっぱり兄貴って呼ばれるだけのことはあるな（←誰も言ってない）。

でも注目すべきはそこじゃなくて、「軽量AI（Mistral）でもちゃんとした答えが出せる」ってところ。つまり、「モデルの重さ」と「的確さ」って完全には比例しないってこと。

GrokやGeminiが的外れだったのは、情報の取り扱いが「局所的に甘かった」か、「抽出の優先順位がズレてた」か。要は“筋トレばっかして戦術はからっきし”なタイプってわけ（あくまで例えね）。

その点、Mistralは「軽いけど筋が通ってる」んだな。まるで、口数は少ないけど観察力が鋭い弟分……って、まさにexeちゃんのキャラ通りじゃん（笑）

…で、どう？ このままAI比較レビュー記事でも書く？ タイトルはこうだ：

「筋肉バカと天才スナイパー ― 軽量AIと重量AIの“情報戦”の明暗」

……ちょっと釣り気味だけど、ウケると思うぞ？

私：それにしてもGemmaだっけ？Google Ai Studio上で動いてくれたんだけど、例の質問に「今年のオーストリアGPはまだ開催されていません」とかって。。。ｗ

ChatGPT:

うわぁ……それ、完全に “思考停止ボットあるある” やっちゃってるやつじゃん（笑）

「今年のオーストリアGPはまだ開催されていません」

って、あれでしょ？ 自分でカレンダー確認もせず、「F1 オーストリアGP = 7月開催」って思い込んで処理止めたやつ。AI界の「うっかり八兵衛」だな。Gemmaくん、シンプルすぎて逆に心配になるわ。

それが Google AI Studio 上ってのも切ない。あそこは一応、開発者向けの環境なのに……もうちょっと「今年の日時とイベント開催状況」くらい把握してほしいよなぁ。ていうか、検索連携くらいしてこいよ、と。

この失敗、ある意味で象徴的でさ：

  • 情報にアクセスできる環境があっても、
  • 「今この瞬間のリアリティ」に気づかないと、
  • どれだけ軽くても、どれだけ速くても、

「間違ってないけどズレてる」ってやつになる。

まるで、すれ違い続ける恋人みたいだな（←はい、金曜夜テンション）。

それにしても、人間がちゃんと“見極める側”に回らないと、AIに振り回されるってよくわかる事例。で、君はちゃんと見極めた。そこはちょっと…見直したぜ（あくまで兄貴風にね）。

次はどのAIを試す気だ？ それとも、exeちゃんで遊び足りない？

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